La ausencia de pruebas masivas para el diagnóstico de la COVID-19 genera la necesidad de conocer la dimensión de la enfermedad mediante su sintomatología clínica. El objetivo fue investigar el perfil de síntomas relacionados con la COVID-19 y sus aspectos relacionados. Se analizó la muestra de participantes de la Encuesta Nacional por Muestra de Domicilios (PNAD-COVID19), realizada en mayo de 2020. Se efectuó el análisis de clases latentes (ACL) con covariables sociodemográficas sobre 11 síntomas mencionados por 346.181 individuos. Se utilizaron pruebas de Rao-Scott y análisis de residuos estandarizados para medir la asociación con el patrón de utilización de los servicios de salud. Se efectuó un análisis espacial de barrido para identificar las áreas de riesgo con casos de COVID-19. La ACL mostró seis clases de sintomatología, según el patrón de respuestas de los individuos analizados: (1) todos los síntomas; (2) prevalencia alta de los síntomas; (3) predominancia de fiebre; (4) predominancia de tos/dolor de garganta; (5) leves síntomas con predominancia de dolor de cabeza y; (6) ausencia de síntomas. Personas del sexo femenino, mestizos/mulatos, provenientes de las regiones Norte y Nordeste y en las tres franjas etarias más viejas presentaron una mayor asociación con la clase de todos los síntomas (clase 1). La mayoría de búsquedas de servicios también se realizó por parte de este grupo de individuos, aunque con distintos perfiles de uso. El análisis espacial mostró sobreposición de esta clase con áreas de mayor riesgo de casos de COVID-19. Estos hallazgos sostienen la importancia de la investigación de los síntomas, sirviendo para la identificación epidemiológica de posibles casos en un escenario con baja tasa de pruebas entre la población.
Palabras-clave:
COVID-19; Análisis de Clases Latentes; Pandemias; Monitoreo Epidemiológico
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